[发明专利]基于体态的三维模型获取方法及装置有效

专利信息
申请号: 201711228564.0 申请日: 2017-11-29
公开(公告)号: CN108053437B 公开(公告)日: 2021-08-03
发明(设计)人: 刘烨斌;郑泽荣;黄源浩 申请(专利权)人: 奥比中光科技集团股份有限公司
主分类号: G06T7/55 分类号: G06T7/55;G06T17/20;H04N13/207;H04N13/239;H04N13/254;H04N13/257;H04N13/275
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 程丹
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 体态 三维 模型 获取 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于体态的三维模型获取方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1.获取包含对象各个局部的深度图像;

S2.将所述对象各个局部的深度图像进行动态融合,获得各个局部的三维网格;

S3.利用标准模型匹配各个局部的三维网格,求取形态参数和关节变换矩阵;

S4.根据形态参数和关节变换矩阵,获取三维模型;

所述步骤S3包括:

S31.将SMPL人体模型进行形态变化和姿态变化,匹配各个局部的三维网格;建立能量函数,求取各个三维网格下的初始形态参数和初始关节变换矩阵;

S32.将所述各个三维网格下的初始形态参数进行平均,获得最终的形态参数;

S33.根据所述初始关节变换矩阵以及SMPL人体模型与三维网格的匹配结果,将各个局部的三维网格反变换至标准姿态三维网格;依据标准姿态三维网格,对初始关节变换矩阵进行优化,获得最终的关节变换矩阵。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2包括:

S21.建立参考TSDF体,将第一幅深度图像融合到TSDF体中,得到初始三维网格;

S22.对于后续获取的每一幅深度图像,获取已有三维网格到深度图像之间的匹配点对;

S23.根据匹配点对求取网格的非刚性运动场;

S24.根据非刚性运动场,将深度图像融合到TSDF体中,得到新的三维网格;

S25.重复步骤S22-S24,直至所有深度图像全部融合到TSDF体中,得到最终的三维网格。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S31中的所述能量函数为:

E=arg min Edis tan ce+Eregular+Esmooth+Erigid

其中,Edis tan ce为匹配点对的距离约束,Eregular为形态参数的正则项,Esmooth为姿态参数的平滑约束,Erigid为姿态参数的刚性约束;各个能量项的定义如下:

Edis tan ce=∑(v,v′)∈C(v-v′)2

其中,C为三维网格到SMPL人体模型的匹配点对,v为SMPL人体模型上经过形态变化和姿态变化的点,v′为三维网格上的对应点,βs为人体形态参数;ΔTj为关节变换矩阵的变换量,Tj为关节变换矩阵,p(j)为关节j的父关节;

SPML人体模型进行形态变化和姿态变化的变换公式为:

其中,为v对于关节j的变化权重,Tj为关节变换矩阵,v0为v在标准人体模型下的坐标,为v对于基m的变化权重。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S33中,各个局部三维网格反变换至标准姿态的变换公式为:

其中,v′为三维网格上的点,Tj为关节变换矩阵,为点v对于关节j的变换权重。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S33中,对初始关节变换矩阵进行优化的优化公式为:

E=arg min Edis tan ce

其中,C为标准姿态下网格之间匹配点对,v1,v2为匹配点对在原始网格中的坐标,v0为匹配点对在标准姿态下的坐标,T1、T2分别为两个网格对v0的变换矩阵。

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